Narzędzia AI są tak dobre, jak dane, na których pracują — rozproszone, nieuporządkowane dane w firmie znacząco ograniczają skuteczność każdego wdrożenia.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje sprawdzenie, gdzie i w jakiej formie przechowywane są dane firmowe istotne dla planowanego wdrożenia AI, oraz wskazanie, co warto uporządkować, zanim narzędzie zacznie z nich korzystać.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm planujących wdrożenie AI opartego na własnych danych, które chcą wcześniej sprawdzić, czy te dane są w ogóle gotowe do takiego wykorzystania.

Ile to trwa

Ocena gotowości danych mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Dlaczego jakość danych decyduje o skuteczności sztucznej inteligencji

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie opiera się na zasadzie, że algorytmy generują odpowiedzi i analizy wyłącznie na podstawie dostarczonych im materiałów źródłowych. W przypadku modeli językowych LLM (ang. Large Language Models, czyli dużych modeli językowych przetwarzających język naturalny) jakość otrzymywanych wyników zależy bezpośrednio od struktury, spójności i czystości firmowych repozytoriów. Jeżeli dane w organizacji są rozproszone, zduplikowane lub zawierają wzajemnie wykluczające się informacje, narzędzie AI będzie powielać te błędy lub generować halucynacje (zjawisko polegające na zmyślaniu nieprawdziwych faktów przez model sztucznej inteligencji).

Ocena gotowości danych pozwala zidentyfikować bariery techniczne i organizacyjne przed zakupem licencji lub rozpoczęciem prac programistycznych. Dzięki temu przedsiębiorstwo unika sytuacji, w której kosztowne oprogramowanie nie spełnia oczekiwań z powodu nieuporządkowanych plików, braku odpowiednich formatów czy braku indeksacji zasobów.

Główne obszary poddawane weryfikacji podczas audytu

Przegląd środowiska danych obejmuje analizę techniczną infrastruktury, w której przechowywane są zasoby wiedzy operacyjnej, handlowej oraz technicznej. Podczas prac weryfikowane są następujące elementy:

Rozproszenie źródeł i silosy danych — identyfikacja wszystkich miejsc, w których pracownicy zapisują pliki (dyski lokalne na stacjach roboczych, pamięci masowe NAS, czyli sieciowe macierze dyskowe podłączone do sieci lokalnej, serwery plików Windows Server i Linux oraz zasoby w chmurze).
Formaty i czytelność maszynowa plików — sprawdzenie, czy dokumenty są zapisane w formatach umożliwiających automatyczne przetwarzanie tekstu (pliki tekstowe, arkusze kalkulacyjne, bazy danych, czytelne pliki PDF). Weryfikacji podlegają także skany dokumentów wymagające zastosowania technologii OCR (ang. Optical Character Recognition, czyli optycznego rozpoznawania tekstu ze skanów i obrazów).
Struktura, spójność i wersjonowanie — analiza nazewnictwa plików, obecności zduplikowanych dokumentów oraz procedur oznaczania wersji archiwalnych. Brak jednoznacznego wskazania aktualnej wersji regulaminu, oferty czy cennika prowadzi do podawania przez system AI nieaktualnych informacji.
Prawa dostępu i model uprawnień RBAC — kontrola uprawnień opartych na rolach (ang. Role-Based Access Control). Narzędzia AI integrowane z zasobami firmowymi muszą respektować poziomy dostępów, aby pracownicy niższego szczebla nie mieli wglądu w dokumenty zarządcze, finansowe czy dane kadrowe poprzez zapytania kierowane do bota.
Ochrona danych osobowych i poufność — weryfikacja występowania danych wrażliwych podlegających przepisom RODO (Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych) oraz tajemnicy przedsiębiorstwa, które wymagają anonimizacji (usunięcia danych identyfikujących osoby) lub wyłączenia z indeksowania przez modele AI.
Struktura baz danych i metadane — ocena relacyjnych baz danych pod kątem kompletności tabel, spójności kluczy oraz obecności metadanych (dodatkowych informacji opisujących zawartość, takich jak data modyfikacji, autor czy kategoria dokumentu).

Systemy firmowe i oprogramowanie podlegające analizie

Audyt gotowości danych może zostać przeprowadzony dla szerokiego spektrum oprogramowania wykorzystywanego w przedsiębiorstwach. Obejmuje to zarówno systemy bazodanowe, jak i środowiska pracy grupowej:

Systemy ERP (Enterprise Resource Planning, czyli zintegrowane systemy zarządzania przedsiębiorstwem) — weryfikacja baz danych w systemach InsERT GT oraz nexo (w tym programów Subiekt, Rewizor, Rachmistrz, Gratyfikant, Gestor, Biuro), Comarch ERP (Optima, XL), WAPRO ERP (Mag, Fakturka, Fakir, Kaper, Gang), Sage Symfonia, enova365 oraz RAKS. Analizowana jest spójność kartotek towarowych, historii transakcji i dokumentów magazynowych.
Środowiska pracy biurowej i chmurowej — Microsoft 365 (w tym SharePoint, OneDrive, Teams, Exchange), Google Workspace oraz Microsoft Azure i Active Directory (usługa katalogowa zarządzająca tożsamościami użytkowników i uprawnieniami w sieci).
Serwery bazodanowe — instancje Microsoft SQL Server, PostgreSQL oraz MySQL wykorzystywane przez aplikacje biznesowe.
Lokalne serwery plików i macierze dyskowe — serwery oparte na systemach Windows Server i Linux oraz pamięci masowe NAS producentów takich jak Synology czy QNAP.

Typowe scenariusze wdrożeniowe AI a wymagania wobec danych

Wymagania dotyczące przygotowania danych różnią się w zależności od planowanego zastosowania sztucznej inteligencji w organizacji:

Wewnętrzny asystent bazy wiedzy (architektura RAG)

W przypadku budowy firmowego asystenta wiedzy wykorzystuje się mechanizm RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation, czyli generowanie odpowiedzi wspomagane wyszukiwaniem informacji w wewnętrznych bazach dokumentów). W tym modelu dane tekstowe są dzielone na mniejsze fragmenty i zapisywane w bazach wektorowych (specjalistycznych bazach danych przechowujących znaczenie semantyczne tekstu). Wymaga to dokumentacji oczyszczonej z błędów formatowania, jednoznacznych nagłówków oraz usunięcia przestarzałych wersji procedur.

Automatyzacja obsługi klienta i korespondencji

Gdy celem jest automatyczne odpowiadanie na wiadomości e-mail lub obsługa formularzy, kluczowe staje się przygotowanie ustrukturyzowanych baz odpowiedzi, historii zgłoszeń z systemów helpdesk oraz precyzyjnych schematów postępowania. Dane wejściowe muszą być wolne od potocznego słownictwa wprowadzającego model w błąd oraz nieaktualnych informacji o cennikach.

Analiza danych sprzedażowych i raportowanie zarządcze

Wdrożenia AI wspomagające analitykę biznesową BI (ang. Business Intelligence) wymagają wysokiej jakości danych w systemach ERP. Wszelkie luki w kartotekach, brakujące przypisania kontrahentów czy błędne jednostki miar uniemożliwiają modelom poprawną agregację i prognozowanie trendów.

Błędy popełniane przy samodzielnych próbach przygotowania danych

Próby samodzielnego wdrożenia narzędzi AI bez wcześniejszego uporządkowania danych często prowadzą do problemów technicznych i organizacyjnych. Do najczęstszych błędów należą:

Masowe indeksowanie całych dysków sieciowych — podłączenie do modelu AI całych folderów współdzielonych bez wcześniejszej selekcji. Skutkuje to uwzględnianiem przez sztuczną inteligencję nieaktualnych projektów sprzed wielu lat, notatek roboczych oraz dokumentów prywatnych pracowników.
Ignorowanie plików bez warstwy tekstowej — umieszczanie w repozytoriach skanów umów i faktur w formacie PDF lub obrazów JPG/PNG bez przeprowadzenia procesu OCR. Takie pliki są dla wyszukiwarek semantycznych całkowicie nieczytelne, przez co model pomija kluczowe informacje.
Brak separacji uprawnień dostępu — udostępnienie jednemu modelowi AI wszystkich dokumentów w firmie. W rezultacie każdy pracownik może uzyskać odpowiedzi zawierające poufne informacje finansowe, wysokość wynagrodzeń czy strategie zarządcze, zadając odpowiednio sformułowane pytanie.
Wprowadzanie danych wrażliwych do darmowych narzędzi chmurowych — wklejanie baz danych klientów lub tajemnic handlowych do publicznych serwisów AI bez weryfikacji, czy dane te nie są wykorzystywane do trenowania modeli publicznych.
Brak standaryzacji nazewnictwa i metadanych — przechowywanie dokumentów pod nazwami uniemożliwiającymi identyfikację (np. skan1.pdf, nowy_dokument_poprawiony.docx), co utrudnia automatyczne kategoryzowanie i filtrowanie źródeł.

Kiedy problem wynika ze stanu danych, a nie z wadliwego modelu AI

Wiele niepowodzeń we wdrażaniu narzędzi sztucznej inteligencji jest błędnie przypisywanych ograniczeniom samego oprogramowania lub algorytmów. W rzeczywistości źródłem problemów są najczęściej wady w materiałach źródłowych:

Sprzeczne odpowiedzi na to samo pytanie — model podaje różne informacje w zależności od sformułowania zapytania, ponieważ w zasobach firmy znajdują się dwa dokumenty o przeciwstawnej treści (np. stary i nowy regulamin pracy).
Udzielanie odpowiedzi wymijających lub zmyślonych — zjawisko to występuje, gdy dokument źródłowy zawiera zbyt mało szczegółów, a model próbuje uzupełnić luki na podstawie wiedzy ogólnej.
Błędy w obliczeniach i zestawieniach — wynikają z niejednolitych formatów liczb, błędnych separatorów dziesiętnych w tabelach lub niespójnych kodów walut w bazach danych.

Bezpieczeństwo analizy, poufność i ochrona informacji

Analiza zasobów firmowych wiąże się z dostępem do wrażliwych struktur organizacyjnych i baz danych. Z tego względu proces oceny realizowany jest przy zachowaniu restrykcyjnych standardów bezpieczeństwa:

Przed przystąpieniem do jakichkolwiek prac możliwe jest podpisanie bezpłatnej umowy o zachowaniu poufności (NDA, ang. Non-Disclosure Agreement), która gwarantuje pełną ochronę tajemnicy przedsiębiorstwa. Wszystkie czynności audytowe wykonywane są bezpośrednio w infrastrukturze klienta podczas wizyty serwisowej na terenie Warszawy lub jednego z 7 okolicznych powiatów (grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni, wołomiński), a także w ramach bezpiecznego połączenia zdalnego. Dane firmowe nie są kopiowane poza środowisko klienta ani przekazywane podmiotom zewnętrznym. Domyślnie nie prosimy o hasła użytkowników ani administratorów — weryfikacja struktur odbywa się w obecności przedstawiciela firmy lub na dedykowanych kontach tymczasowych.

Najczęstsze pytania dotyczące oceny gotowości danych pod kątem AI

Czy audyt danych wymaga przekazywania haseł administratora lub dostępów do kont pracowników?

Domyślnie nie prosimy o hasła klienta. Weryfikacja struktury danych, uprawnień i formatów plików odbywa się w obecności osoby wyznaczonej przez firmę lub przy użyciu tymczasowych uprawnień audytowych o ograniczonym zakresie. Jeśli w wyjątkowych sytuacjach dostęp administracyjny jest niezbędny do weryfikacji bazy danych, każdorazowo wyjaśniamy cel takiego działania.

Czy przed audytem firma musi mieć już wybrane konkretne narzędzie AI?

Nie ma takiej konieczności. Ocena gotowości danych ma charakter uniwersalny i skupia się na fundamentalnych cechach zasobów cyfrowych (struktura, czytelność maszynowa, spójność, uprawnienia). Wyniki audytu pomagają dobrać optymalny model wdrożenia — od prostych asystentów biurowych po zaawansowane systemy RAG zintegrowane z bazami ERP.

Co dokładnie zawiera raport z oceny gotowości danych?

Po zakończeniu prac przygotowywane jest podsumowanie techniczne, które wskazuje zidentyfikowane silosy danych, listę plików wymagających konwersji lub przetworzenia przez OCR, wykaz zduplikowanych lub sprzecznych dokumentów, rekomendacje dotyczące struktury uprawnień RBAC oraz plan działań przygotowawczych przed integracją z narzędziami AI.

W jaki sposób weryfikowane są bazy danych w systemach ERP, takich jak Subiekt czy Comarch Optima?

Sprawdzana jest spójność tabel relacyjnych, kompletność słowników, poprawność powiązań między kartotekami a historią operacji oraz możliwości eksportu danych poprzez interfejsy API (ang. Application Programming Interface) lub zapytania SQL. Weryfikacja nie wpływa na ciągłość pracy bieżącej w systemie handlowo-magazynowym.

Czy po audycie konieczny jest zakup nowych serwerów lub drogich licencji?

W wielu przypadkach przygotowanie danych polega na reorganizacji istniejących zasobów (uporządkowanie folderów, usunięcie duplikatów, konfiguracja uprawnień) bez konieczności inwestycji w nowy sprzęt. Jeśli planowane wdrożenie AI wymaga lokalnej bazy wektorowej lub większej mocy obliczeniowej, w raporcie wskazywane są minimalne i optymalne wymagania sprzętowe.

Jak przebiega proces audytu danych w firmie krok po kroku

Ocena gotowości danych realizowana jest w ustrukturyzowany sposób, aby nie zakłócać codziennej pracy przedsiębiorstwa:

Etap 1: Wstępna bezpłatna konsultacja i ustalenie celów wdrożenia — omówienie, jakie zadania ma realizować sztuczna inteligencja w organizacji oraz wskazanie głównych repozytoriów danych.
Etap 2: Bezpłatny dojazd serwisanta do siedziby firmy — bezpośrednia weryfikacja infrastruktury lokalnej (serwery NAS, stacje robocze, serwery bazodanowe) na terenie Warszawy i okolicznych powiatów.
Etap 3: Skanowanie i analiza struktury zasobów — sprawdzenie formatów plików, identyfikacja dokumentów nieczytelnych maszynowo, weryfikacja poziomów uprawnień oraz powiązań w bazach danych.
Etap 4: Opracowanie zaleceń i raportu technicznego — przygotowanie konkretnych wytycznych dotyczących oczyszczenia danych (data cleansing), deduplikacji (usuwania powtarzających się kopii tych samych plików) oraz strukturyzacji przed integracją z AI.

Rekomendacje dotyczące utrzymania higieny danych po wdrożeniu AI

Uporządkowanie danych przed wdrożeniem sztucznej inteligencji to pierwszy krok do stabilnego działania systemu. Aby narzędzie AI zachowało wysoką precyzję odpowiedzi w długim okresie, organizacja powinna wdrożyć stałe zasady zarządzania wiedzą:

Wprowadzenie jednolitych schematów nazywania plików, regularna archiwizacja nieaktualnych procedur do folderów wyłączonych z indeksowania oraz okresowy przegląd uprawnień użytkowników pozwalają utrzymać bazę wiedzy w stałej gotowości operacyjnej. Rzetelnie przygotowane środowisko danych stanowi fundament, dzięki któremu wdrożenie sztucznej inteligencji przynosi realne oszczędności czasu i eliminuje błędy w codziennej pracy firmy.

22 378 48 09

Ocena gotowości danych firmowych do wdrożenia AI